特征遞歸消除法

????????特征遞歸消除法（Feature Recursive Elimination，簡稱RFE）是一種特征選擇的算法，它通過反復(fù)訓(xùn)練模型，并剔除其中的弱特征，直到達(dá)到所需的特征數(shù)量。

該算法的步驟如下：

1. 首先，將所有的特征都輸入模型，得到模型的性能評價指標(biāo)（比如準(zhǔn)確率、F1得分等）。

2. 然后，選擇性能評價指標(biāo)排名最低的特征，將其從特征集合中剔除。

3. 再次訓(xùn)練模型，計算模型的性能評價指標(biāo)。

4. 重復(fù)第2步和第3步，直到特征數(shù)量達(dá)到預(yù)設(shè)值或者無法繼續(xù)剔除特征為止。

特征遞歸消除法的優(yōu)點在于，它可以避免過擬合問題，并提高模型的泛化能力。同時，由于它能夠從所有的特征中選擇出最重要的特征，因此可以提高模型的效率和精度。缺點在于，由于需要反復(fù)訓(xùn)練模型，因此計算成本較高，特別是在特征數(shù)量較多時。

舉例來說：假設(shè)我們有一個二分類問題，有100個特征。我們想要利用特征遞歸消除法來選擇出最優(yōu)的20個特征。以下是使用特征遞歸消除法的步驟：

1. 將所有的100個特征都輸入模型（比如邏輯回歸、支持向量機(jī)等），得到模型的性能評價指標(biāo)，比如準(zhǔn)確率為0.85。

2. 根據(jù)特征的權(quán)重或重要性，選擇性能評價指標(biāo)排名最低的特征（比如權(quán)重最小的特征），將其從特征集合中剔除，得到新的特征集合，包含99個特征。

3. 再次訓(xùn)練模型，計算模型的性能評價指標(biāo)，比如準(zhǔn)確率為0.86。

4. 重復(fù)第2步和第3步，每次剔除一個特征，直到特征數(shù)量達(dá)到20個為止。

????????在此過程中，我們可以記錄每次特征選擇后的性能評價指標(biāo)，以便最終選擇最優(yōu)的特征集合。最終，我們可以得到一個包含20個最優(yōu)特征的特征集合，并且相應(yīng)的模型性能評價指標(biāo)也達(dá)到了最優(yōu)。

Python實現(xiàn)

????????假設(shè)我們有一個數(shù)據(jù)集，包含100個特征和一個二分類目標(biāo)變量，我們使用邏輯回歸模型和特征遞歸消除法來選擇最優(yōu)的20個特征。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.datasets import make_classification

# 生成樣本數(shù)據(jù)，包含100個特征和一個二分類目標(biāo)變量
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=100, n_informative=20, n_redundant=0, random_state=1)

# 創(chuàng)建邏輯回歸模型
model = LogisticRegression()

# 創(chuàng)建特征遞歸消除法對象，選擇最優(yōu)的20個特征
rfe = RFE(model, n_features_to_select=20)

# 使用特征遞歸消除法來訓(xùn)練模型并選擇最優(yōu)的20個特征
X_selected = rfe.fit_transform(X, y)

# 打印最優(yōu)的20個特征的索引和名稱
print(rfe.get_support(indices=True))

# 打印特征選擇后的數(shù)據(jù)集
print(X_selected)

上述示例代碼中，我們使用make_classification()函數(shù)生成了一個包含100個特征和一個二分類目標(biāo)變量的樣本數(shù)據(jù)集。然后，我們創(chuàng)建了一個邏輯回歸模型，并創(chuàng)建了一個特征遞歸消除法對象，并指定要選擇最優(yōu)的20個特征。最后，我們使用fit_transform()方法來訓(xùn)練模型并選擇最優(yōu)的20個特征。通過get_support(indices=True)方法，我們可以得到最優(yōu)的20個特征的索引和名稱。結(jié)果如下：

[?7??9?19?23?30?33?42?43?44?49?62?66?68?70?74?75?79?84?92?93]
[[?2.10214605??0.95832137?-0.13046364?...?-4.84124111?-2.05522712
??-0.73465979]
?[-2.32648214?-0.53958974??1.85796597?...??1.5400122???0.83695367
??-5.14693185]
?[?1.02728537??0.23901911?-0.41383436?...?-0.28077503?-0.02212711
??-0.70009921]
?...
?[?3.37189209??0.52963901?-0.36913823?...?-4.05453548??2.5709366
???4.07060606]
?[-1.38319684??1.65007044??2.42354167?...?-0.25148219?-1.23954323
???2.37080765]
?[?0.13845329?-0.28192572?-3.96853172?...?-4.67964015??2.46770024
???1.39891579]]

以上就是對特征遞歸消除法的介紹。

參考資料：https://mp.weixin.qq.com/s/AqbyqURqK4r4G49IlD0cvw文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-639967.html

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